数据挖掘中的规则提取

来源 :长安大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sujie0888
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
遥感与GIS的发展目标之一是全自动化与智能化,在发展过程中,这个问题面临了许多困难和挑战,尤其是面对海量数据和地理信息系统实时及动态分析的需要,目前还没有真正地实现语义信息的自动提取。面对海量数据,人们迫切需要高效、自动、智能的手段处理数据,从中挖掘出可用于决策的东西。近年来,处理大量的,复杂的,综合的数据,并从中提取人们感兴趣的信息,已经成为一个研究热点。本文的研究就是以此为出发点,研究了一种新的数据挖掘中规则提取的方法。首先阐述了数据挖掘和知识发现这一新兴学科的背景知识和发展情况,并概括总结了多种数据挖掘的方法。其中着重讨论了与之有关的两种有关数据挖掘方法的理论—粗糙集理论和云理论,通过对比研究,提出这两种理论可以互相补充,有机地结合起来使用。本文对粗糙集理论和云理论的结合使用给出了一种有效的、可行的数据挖掘方法,利用云理论对数据进行预处理,再用粗集理论进行数据简约,从而发现分类决策知识,得到决策表,最后把云理论的不确定性推理方法应用于这些知识,从而表达和传递知识和推理的不确定性。这种方法能够有效地进行定性数据和定量数据之间的转换,增强知识发现的能力。最后,本文利用这种方法,以西安地裂缝活动强度的问题为对象,得到了关于地裂缝活动强度分区图,并根据云理论进行了规则提取,说明该方法是有效的。结果比较理想,与现实情况基本相符,其结果可作为专家决策的依据。
其他文献
学位
随着城市化进程的不断加快,国家加大了对基础建设的投资,地下工程数量也在逐年增加。由基坑引发的事故也愈来愈多,人们开始重视对基坑的变形监测。传统的基坑变形监测是以全
喀斯特石漠化是一种岩溶地区土地退化的极端自然灾害现象,严重限制我国西南地区社会经济和生态环境的和谐发展。石漠化一旦形成就极易加剧演变进程,很难逆向恢复发展到最初的状